CXL能否撼动HBM？人工智能存储层级之争渐趋明朗
* 来源 : * 作者 : admin * 发表时间 : 2026-09-18
在人工智能算力需求持续攀升的背景下，高带宽内存（HBM）供应紧张与成本高企促使业界探索替代方案。CXL（Compute Express Link）互联技术因支持内存池化和容量扩展而备受关注，但来自OpenAI与英特尔的技术专家指出，受限于应用场景与带宽差距，CXL在可预见的时期内更可能作为HBM的补充而非替代。与此同时，三星电子与SK海力士正加速推进CXL内存产品布局，试图在人工智能存储层级中构建新的中间层。
一、HBM供应趋紧，CXL进入产业视野
过去两年，高带宽内存（HBM）一直是人工智能基础设施领域最受瞩目的存储器件。大模型训练和推理对海量数据吞吐的需求，使HBM成为图形处理器（GPU）和专用加速芯片的核心配套。然而，据行业公开信息显示，主要厂商的HBM产能已预订至2027年前后，供应紧张格局短期难以显著缓解。
在这一背景下，CXL技术逐渐从行业边缘走向聚光灯下。CXL是一种基于PCIe物理层的开放式高速互联协议，由英特尔于2019年牵头发起，阿里巴巴、思科等多家企业共同参与创立。其核心优势在于支持内存池化与服务器间的内存资源共享，使人工智能加速器可通过CPU接入CXL连接的扩展内存，以相对灵活的方式提升系统内存容量。
部分行业观察者曾认为，CXL的广泛采用或可在一定程度上减少对高价HBM的依赖，从而降低大规模人工智能服务器部署的综合成本。不过，这一判断在近期行业峰会上受到了技术层面的审慎评估。
二、两大核心限制：应用场景与带宽差距
据多家韩国财经媒体报道，在近期于美国加州举行的人工智能基础设施峰会上，OpenAI研究员Daniel Morris与英特尔人工智能系统级芯片（SoC）架构负责人Vidhya Thyagarajan分别就CXL的实际应用前景发表了看法，两人均指出了该技术面临的两个关键瓶颈。
其一，实际应用场景尚不充分。 Morris表示，在现有的人工智能模型工作负载中，他尚未找到足够令人信服的CXL应用场景。在他看来，CXL的作用可能主要集中在存储大型人工智能模型中访问频率较低的"冷数据"，而非承载核心计算任务。
其二，数据传输速度与HBM存在显著差距。 Thyagarajan指出，CXL技术更适合作为辅助存储层的补充，而非HBM的直接替代品。她强调，通过CXL实现的GPU间数据传输速度"远不及HBM"，这一带宽鸿沟在当前的技术条件下难以弥合。
从技术参数来看，HBM4单颗带宽可超过2.8TB/s，而CXL 3.1标准下单模块带宽约为72GB/s——两者之间存在数量级的差异。这意味着在需要极高带宽的大模型训练等场景中，CXL短期内难以取代HBM的核心地位。
三、存储巨头的CXL布局：构建新的内存层级
尽管CXL能否直接挑战HBM仍存争议，三星电子和SK海力士正积极推动该技术成为人工智能存储层级中的新中间层。
SK海力士的ITME架构创新。 据韩国SeDaily报道，SK海力士于今年6月发布了名为"推断层内存扩展"（ITME）的全新架构方案。该架构在传统的"HBM→DDR→SSD"存储层级中，插入了一个"CXL混合内存"层，将层级扩展为"HBM→DDR→CXL内存→SSD"。据SK海力士披露，这一架构调整使人工智能推理效率提升了约35.7%。在新架构下，CXL内存充当"内存枢纽"角色，可预测HBM和DDR所需的热数据，并提前从SSD获取数据注入更高速的存储层。
三星电子的CXL产品路线图。 三星方面也在加快推进CXL内存产品的商业化进程。据援引韩国THE ELEC报道，三星电子已于2026年8月的FMS 2026峰会上公布了新一代CMM-D MD310内存模组，该产品采用PCIe 6.0接口和CXL 3.2协议，容量达256GB，速率可达7.2Gbps，可为系统额外提供72GB/s的内存带宽。此外，三星计划于今年第三季度向主要服务器和数据中心客户交付基于CXL 3.1规范的CMM-D样品，最早于第四季度启动量产。
SK海力士的CXL 3.2产品进展。 据韩国《共享经济新闻》报道，SK海力士已基于CXL 3.2规范发布了第二代CMM-DDR5样品，并已开始与潜在客户进行供应谈判，但尚未公布具体的量产时间表。
四、前景展望：互补共存而非简单替代
综合来看，行业对CXL的定位正趋于理性。CXL并非HBM的"替代者"，而更可能在人工智能存储层级中扮演"中间层"角色——在HBM提供极致带宽、DDR承载主机内存、SSD负责海量持久存储的传统格局中，CXL内存有望成为连接高速内存与大容量存储之间的桥梁。
从市场格局来看，三星电子和SK海力士在HBM市场的领先地位短期内预计不会因CXL的推进而发生根本改变。两家公司采取的"HBM与CXL双线并进"策略，实质上是在扩展整体存储层级的纵深，而非以CXL削弱HBM的价值。
随着人工智能推理需求持续增长，存储架构的多元化演进已成行业共识。如何在不同存储层级之间实现高效的数据调度与协同，或将成为下一阶段人工智能基础设施优化的关键命题。
一、HBM供应趋紧，CXL进入产业视野
过去两年，高带宽内存（HBM）一直是人工智能基础设施领域最受瞩目的存储器件。大模型训练和推理对海量数据吞吐的需求，使HBM成为图形处理器（GPU）和专用加速芯片的核心配套。然而，据行业公开信息显示，主要厂商的HBM产能已预订至2027年前后，供应紧张格局短期难以显著缓解。
在这一背景下，CXL技术逐渐从行业边缘走向聚光灯下。CXL是一种基于PCIe物理层的开放式高速互联协议，由英特尔于2019年牵头发起，阿里巴巴、思科等多家企业共同参与创立。其核心优势在于支持内存池化与服务器间的内存资源共享，使人工智能加速器可通过CPU接入CXL连接的扩展内存，以相对灵活的方式提升系统内存容量。
部分行业观察者曾认为，CXL的广泛采用或可在一定程度上减少对高价HBM的依赖，从而降低大规模人工智能服务器部署的综合成本。不过，这一判断在近期行业峰会上受到了技术层面的审慎评估。
二、两大核心限制：应用场景与带宽差距
据多家韩国财经媒体报道，在近期于美国加州举行的人工智能基础设施峰会上，OpenAI研究员Daniel Morris与英特尔人工智能系统级芯片（SoC）架构负责人Vidhya Thyagarajan分别就CXL的实际应用前景发表了看法，两人均指出了该技术面临的两个关键瓶颈。
其一，实际应用场景尚不充分。 Morris表示，在现有的人工智能模型工作负载中，他尚未找到足够令人信服的CXL应用场景。在他看来，CXL的作用可能主要集中在存储大型人工智能模型中访问频率较低的"冷数据"，而非承载核心计算任务。
其二，数据传输速度与HBM存在显著差距。 Thyagarajan指出，CXL技术更适合作为辅助存储层的补充，而非HBM的直接替代品。她强调，通过CXL实现的GPU间数据传输速度"远不及HBM"，这一带宽鸿沟在当前的技术条件下难以弥合。
从技术参数来看，HBM4单颗带宽可超过2.8TB/s，而CXL 3.1标准下单模块带宽约为72GB/s——两者之间存在数量级的差异。这意味着在需要极高带宽的大模型训练等场景中，CXL短期内难以取代HBM的核心地位。
三、存储巨头的CXL布局：构建新的内存层级
尽管CXL能否直接挑战HBM仍存争议，三星电子和SK海力士正积极推动该技术成为人工智能存储层级中的新中间层。
SK海力士的ITME架构创新。 据韩国SeDaily报道，SK海力士于今年6月发布了名为"推断层内存扩展"（ITME）的全新架构方案。该架构在传统的"HBM→DDR→SSD"存储层级中，插入了一个"CXL混合内存"层，将层级扩展为"HBM→DDR→CXL内存→SSD"。据SK海力士披露，这一架构调整使人工智能推理效率提升了约35.7%。在新架构下，CXL内存充当"内存枢纽"角色，可预测HBM和DDR所需的热数据，并提前从SSD获取数据注入更高速的存储层。
三星电子的CXL产品路线图。 三星方面也在加快推进CXL内存产品的商业化进程。据援引韩国THE ELEC报道，三星电子已于2026年8月的FMS 2026峰会上公布了新一代CMM-D MD310内存模组，该产品采用PCIe 6.0接口和CXL 3.2协议，容量达256GB，速率可达7.2Gbps，可为系统额外提供72GB/s的内存带宽。此外，三星计划于今年第三季度向主要服务器和数据中心客户交付基于CXL 3.1规范的CMM-D样品，最早于第四季度启动量产。
SK海力士的CXL 3.2产品进展。 据韩国《共享经济新闻》报道，SK海力士已基于CXL 3.2规范发布了第二代CMM-DDR5样品，并已开始与潜在客户进行供应谈判，但尚未公布具体的量产时间表。
四、前景展望：互补共存而非简单替代
综合来看，行业对CXL的定位正趋于理性。CXL并非HBM的"替代者"，而更可能在人工智能存储层级中扮演"中间层"角色——在HBM提供极致带宽、DDR承载主机内存、SSD负责海量持久存储的传统格局中，CXL内存有望成为连接高速内存与大容量存储之间的桥梁。
从市场格局来看，三星电子和SK海力士在HBM市场的领先地位短期内预计不会因CXL的推进而发生根本改变。两家公司采取的"HBM与CXL双线并进"策略，实质上是在扩展整体存储层级的纵深，而非以CXL削弱HBM的价值。
随着人工智能推理需求持续增长，存储架构的多元化演进已成行业共识。如何在不同存储层级之间实现高效的数据调度与协同，或将成为下一阶段人工智能基础设施优化的关键命题。
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